이진 분류기 평가

term_id: evaluation_of_binary_classifiers

Category: basic_concepts

Definition

이 분야에는 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 및 ROC 곡선 아래 면적(AUC-ROC) 등의 지표를 분석하는 작업이 포함됩니다. 이는 모델이 두 클래스를 얼마나 잘 구분하는지 결정하는 데 도움이 됩니다.

Summary

두 가지 가능한 결과 중 하나를 예측하는 기계 학습 모델의 성능을 평가하는 과정입니다.

Key Concepts

  • 혼동 행렬
  • 정밀도-재현율 트레이드오프
  • ROC 곡선
  • F1 점수

Use Cases

  • 의료 질병 스크리닝
  • 스팸 이메일 필터링
  • 신용 위험 평가

Code Example

1
2

from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_true, y_pred))

Related